Tomra Recycling y Novelis han celebrado un webcast bajo el título ‘De la IA al LIBS Dinámico: Cómo las nuevas tecnologías de clasificación impulsan el crecimiento del reciclaje de aluminio. En él, se han desvelado importantes avances tecnológicos que están reduciendo significativamente las emisiones de CO2, revolucionando el tratamiento de la chatarra de aluminio y abriendo nuevas oportunidades de negocio para recicladores y fabricantes de productos metálicos.

Durante la sesión, expertos de ambas compañías analizaron los desafíos habituales del sector y cómo tecnologías punteras como los rayos X de transmisión (XRT), el LIBS Dinámico y la inteligencia artificial basada en deep learning están redefiniendo los procesos de clasificación. Estas herramientas no solo permiten alcanzar altos niveles de pureza en las fracciones de aluminio recuperadas, sino que también están generando nuevas oportunidades y vías de rentabilidad en un mercado cada vez más exigente.

El encuentro virtual también puso de relieve cómo el sector del aluminio está acelerando su transición hacia modelos más sostenibles, impulsado por estas tecnologías de clasificación y las iniciativas de reciclaje. Compañías como Novelis, con su visión 3x30 para impulsar el uso circular del aluminio como material de referencia, están liderando esta transformación para maximizar la circularidad y construir un mundo más sostenible.

Las oportunidades de negocio y mejoras de rentabilidad que aportan las soluciones de clasificación avanzada a los recicladores de aluminio, en especial AUTOSORT PULSE (basado en LIBS Dinámico) y GAINnext (basado en deep learning).

Asimismo, se compartieron resultados de ensayos realizados tanto en el Centro de Pruebas de Tomra como en condiciones reales de operación. Una de las conclusiones más reveladoras fue la efectividad de aplicar una secuencia de clasificación compuesta por XRT + Deep Learning + LIBS Dinámico, especialmente en fracciones de alta complejidad como Twitch (mezcla de metales ligeros procedentes de procesos de fragmentación).

Frank van de Winkel, Business Development Manager Metal en Tomra Recycling, comentó tras el webcast: “Ha sido un placer dar la bienvenida a asistentes de todo el mundo en nuestro webcast. Ha sido una gran oportunidad para recoger la opinión del sector sobre los retos que afrontan hoy los recicladores de aluminio y los operadores post-fragmentación, y al mismo tiempo mostrar los niveles de separación de materiales, sin precedentes, que pueden lograrse combinando rayos X de transmisión, LIBS Dinámico y tecnologías de deep learning. Junto a Novelis, hemos podido demostrar que el cambio de paradigma hacia un reciclaje de chatarra más eficiente y sostenible ya es una realidad, y esperamos continuar con este diálogo tan necesario".